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title: "서점의 고객 데이터에 대한 가상 사례"
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
orientation: columns
source_code: embed
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구매수량
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```{r setup, include=FALSE}
library(flexdashboard)
library(ggplot2)
library(knitr)
```
Column
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### 구매일수에 따른 구매서적수량과 회귀선 차트 {data-height=50}
- 가설 1
보조선인 회귀선을 본다면 최근성이 낮을수록,
즉 구매한지 오래되었을 수록 구매한 서적의 수가 많음
### Chart
```{r}
cs0 <- read.csv("./data/cust_seg_smpl_280122.csv",header=T)
cs1 <- cs0
names(cs1) <- c("cust_name", "sex", "age", "location", "days_purchase",
"recency", "num_books", "amt_books", "amt_non_book",
"amt_total", "interest_genre", "num_genre",
"membership_period", "sms_optin" )
plot(x = cs1$recency, y = cs1$num_books)
abline(lm(cs1$num_books~cs1$recency), col = "blue", lwd=1.5)
```
### 결론 {data-height=30}
구매기간이 오래됐다고 구매서적이 많은 것은 아니다. 즉 관계가 없다.
Column
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### 구매 서적 수량에 따른 서적 구매 금액 차트와 회귀선 {data-height=50}
- 가설 2
구매한 책의 수가 많을수록 구매금액이 큼
주로 비싼 책을 샀는지를 파악하기 위해 평균금액을 계산
### Chart
```{r}
cs1$amt_books <- as.numeric(gsub(",", "", cs1$amt_books))
cs1$amt_non_book <- as.numeric(gsub(",", "", cs1$amt_non_book))
cs1$amt_total <- as.numeric(gsub(",", "", cs1$amt_total))
plot(x = cs1$num_books, y = cs1$amt_books)
abline(lm(cs1$amt_books~cs1$num_books), col = "blue", lwd=1.5)
```
### 결론 {data-height=30}
구매한 책의 수가 많으면 구매 금액이 큼.
하지만 이 지표에서는 주로 비싼책을 샀는지 판단하기 어려움.
성별
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Column
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### 남녀 구분 구매 서적 수량에 따른 구매서적 평균 금액 {data-height=30}
- 성별을 구분해서 특성 차이 비교
### Chart
```{r}
cs1$amt_books <- as.numeric(gsub(",",
"",
as.character(cs1$amt_books))
)
cs1$amt_non_book <- as.numeric(gsub(",",
"",
as.character(cs1$amt_non_book)))
cs1$unitprice_book <- cs1$amt_books / cs1$num_books
plot(jitter(cs1$num_books),
jitter(cs1$unitprice_book),
pch=19,
cex=0.7,
col = ifelse(cs1$sex=='여', "pink", "lightblue"),
ylim = c(0, max(cs1$unitprice_book)*1.05),
sub="pink: female blue: male")
abline(lm(cs1$unitprice_book~cs1$num_books),
col="blue",
lwd=2, lty=2)
abline(h=median(cs1$unitprice_book),
col="darkgray")
```
Column
-----------------------------------------------------------------------
### 왼쪽 차트에 따른 크기 비교
```{r}
plot(jitter(cs1$num_books),
jitter(cs1$unitprice_book),
pch=19,
cex=4*cs1$amt_non_book/max(cs1$amt_non_book),
col = ifelse(cs1$sex=='여', "pink", "lightblue"),
ylim = c(0, max(cs1$unitprice_book)*1.05),
sub="size: 서적 이외 상품 구매액")
abline(lm(cs1$unitprice_book~cs1$num_books),
col="blue",
lwd=2, lty=2)
abline(h=median(cs1$unitprice_book),
col="darkgray")
```
Column
-----------------------------------------------------------------------
### 구매 서적 금액에 따른 비 서적 구매 금액과 분포도
```{r}
library(ggplot2)
ggplot(data = cs1,
aes(x = amt_books,
y = amt_non_book)) +
geom_point(colour = "orange", size = 4) + geom_vline(xintercept = mean(cs1$amt_books)) + geom_hline(yintercept = mean(cs1$amt_non_book))
```
### 결론 {data-height=50}
남성이 여성보다 평균 구매 서적 금액이 크다고 나타난다. 여성은 구매 서적이 많지만 평균 구매액이 크지 않으므로
남성이 여성보다 비싼 책을 구매한다는 경향을 알 수 있다.
분포
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Column
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### 군집별 고객 분포표 {data-height=50}
- 군집분석을 활용한 고객세분화
- 장르에 따른 고객들의 분포 분석
- 각 고객의 소속 집단이 어디인가에 따라 색상 표시
### Chart
```{r}
cs2 <- cs1[, names(cs1) %in% c("days_purchase",
"recency", "num_books", "amt_books",
"unitprice_book", "amt_non_book",
"num_genre", "membership_period")]
kmml <- kmeans(cs2, 3)
cols <- c("red", "green", "blue")
barplot(table(kmml$cluster),
names.arg = names(table(kmml$cluster)),
col = cols,
main = "군집별 고객수 분포포")
```
Column
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### 각 고객의 소속 집단이 어디인가에 따른 산포도 {data-height=30}
- 일 구매량이 많을수록 장르를 많이 따지는지 확인
### Chart
```{r}
ggplot(data = cs2,
aes(x = days_purchase,
y = num_genre))+ geom_jitter(col=cols[kmml$cluster]) + geom_smooth(aes(x = days_purchase, y = num_genre))
```
### 결론 {data-height=50}
구매를 많이 안하는 사람일수록 장르를 따진다
구매를 많이 하는 사람일수록 장르는 보편화 되어있다
